السببية العكسية: التعريف والأمثلة

تحدث السببية العكسية عندما تعتقد أن X يسبب Y، في حين أن Y في الواقع يسبب X.

وهذا خطأ شائع يقع فيه كثير من الناس عندما ينظرون إلى ظاهرتين ويفترضون بشكل خاطئ أن إحداهما هي السبب والأخرى هي النتيجة.

مثال 1: التدخين والاكتئاب

من المغالطات الشائعة حول السببية العكسية التدخين والاكتئاب.

في دراسة رصدية، قد يلاحظ الباحثون أن الأشخاص الذين يدخنون أكثر يميلون إلى أن يكونوا أكثر اكتئابًا. لذلك قد يفترضون بسذاجة أن التدخين يسبب الاكتئاب.

ومع ذلك، فمن المحتمل أن الباحثين يتراجعون وأن الاكتئاب يدفع الناس في الواقع إلى التدخين لأنهم يرون أنه وسيلة للتخفيف من المشاعر السلبية والتنفيس عن التوتر.

مثال 2: الدخل والسعادة

هناك خطأ شائع آخر يتعلق بالسببية العكسية، وهو يتعلق بمستويات الدخل السنوي والسعادة.

في دراسة رصدية، قد يلاحظ الباحثون أن الأشخاص الذين يحصلون على دخل سنوي أعلى قد يفيدون أيضًا بأنهم أكثر سعادة في الحياة بشكل عام. لذا، يمكنهم ببساطة أن يفترضوا أن الدخل المرتفع يؤدي إلى المزيد من السعادة.

ومع ذلك، في الواقع، قد يكون الأشخاص الذين هم أكثر سعادة بطبيعتهم يميلون إلى أن يصبحوا عمالًا أفضل وبالتالي يحصلون على دخل أعلى. لذلك يمكن للباحثين عكس العلاقة فعليًا. الدخل المرتفع قد لا يؤدي إلى المزيد من السعادة. مزيد من السعادة يمكن أن يكون سببا لارتفاع الدخل.

مثال 3: تعاطي المخدرات والصحة العقلية

مثال آخر على السببية العكسية يتعلق بتعاطي المخدرات والصحة العقلية.

في دراسة رصدية، قد يلاحظ الباحثون أن الأشخاص الذين يتعاطون المخدرات قد يكون لديهم أيضًا مستويات أقل من الصحة العقلية. وقد يفترض الباحثون بسذاجة أن تعاطي المخدرات يؤدي إلى انخفاض الصحة العقلية.

في الواقع، قد يكون الأشخاص الذين لديهم مستويات منخفضة من السعادة بشكل طبيعي هم أكثر عرضة لتعاطي المخدرات، مما يعني أن العلاقة الحقيقية بين تعاطي المخدرات والصحة العقلية تكون معكوسة.

الحكم على السببية

إحدى طرق تقييم العلاقة السببية بين الظاهرة هي استخدام معايير برادفورد هيل ، وهي مجموعة من تسعة معايير اقترحها الإحصائي الإنجليزي السير أوستن برادفورد هيل في عام 1965، والمصممة لتقديم دليل على وجود علاقة سببية بين متغيرين.

والمعايير التسعة هي:

1. القوة: كلما زاد الارتباط بين متغيرين، زاد احتمال أن يكون سببيا.

2. الاتساق: النتائج المتسقة التي لاحظها باحثون مختلفون في مواقع مختلفة ومع عينات مختلفة تزيد من فرص أن يكون الارتباط سببيًا.

3. الخصوصية: تكون العلاقة السببية محتملة إذا كان هناك مجموعة سكانية محددة للغاية في موقع محدد ومرض محدد دون أي تفسير محتمل آخر.

4. الزمانية: أن يحدث الأثر بعد السبب.

5. التدرج البيولوجي: يجب أن يؤدي التعرض الأكبر بشكل عام إلى زيادة حدوث التأثير.

6. المعقولية: من المفيد وجود آلية معقولة بين السبب والنتيجة.

7. الاتساق: الاتساق بين النتائج الوبائية والمخبرية يزيد من احتمالية حدوث التأثير.

8. التجربة: تزيد الأدلة التجريبية من فرصة أن تكون العلاقة سببية حيث يمكن التحكم في المتغيرات الأخرى أثناء التجارب.

9. القياس: إن استخدام القياسات أو أوجه التشابه بين الارتباط المرصود وأي ارتباط آخر يمكن أن يزيد من فرص وجود علاقة سببية.

باستخدام هذه المعايير التسعة، يمكنك زيادة فرصك في القدرة على تحديد علاقة السبب والنتيجة بين متغيرين بشكل صحيح.